왜 기업에서는 버티컬 AI를 준비해야 하는가
중소기업이 생존을 넘어 경쟁력을 확보하는 법
2025년, 국내 AI 산업의 물결이 한층 거세지고 있다.
올해 한국인공지능산업협회(AIIA)는 처음으로 ‘AI 에이전트’ 분야를 신설했고, 그 첫 주인공은 범용 에이전트 플랫폼을 운영하는 뤼튼(Wrtn)과 라이너(Liner)였다. 검색·요약·일정 관리·업무 실행까지 연결하는 ‘만능 비서형’ AI를 구현하며 이미 수백만 사용자를 확보한 이들 서비스는, 누구나 한 번쯤 꿈꿔본 디지털 어시스턴트를 현실로 만들었다. 그런데 같은 시기, AI 산업의 또 다른 굵직한 사건이 있었다.
과학기술정보통신부가 ‘독자 AI 파운데이션 모델(소버린 AI)’ 구축 프로젝트의 국가대표 5팀을 선발한 것이다. 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원이 그 주인공이다. 2027년까지 총 5,300억 원 규모의 GPU·데이터·인재 지원을 받으며, 미국·중국이 주도하는 글로벌 AI 경쟁에 맞설 한국형 초거대 AI 개발에 나선다. 소버린 AI는 외국 기술에 의존하지 않고 국가 차원에서 독자 개발하는 AI다. 자국 언어·문화·사회·가치관을 깊이 이해하고, 데이터·모델·인프라·인력까지 국가가 직접 관리한다. 이번 프로젝트는 글로벌 프런티어급 AI의 95% 수준까지 기술력을 끌어올린다는 목표를 세웠다. 6개월마다 평가를 거쳐 최종 2팀만 남는 서바이벌 방식이어서, 기업 간의 기술 경쟁은 이미 시작됐다.
이 흐름은 대기업뿐 아니라 중견·중소기업에도 중요한 신호다.
대규모 소버린 AI는 산업 전반의 ‘AI 인프라 고속도로’를 놓는 작업이기 때문이다. 기업은 그 위에 자사의 비즈니스와 산업 특성을 반영한 차량, 즉 버티컬 AI를 올려야 한다.
범용 AI는 폭넓은 업무를 소화할 수 있지만, 특정 산업의 전문 지식과 규제, 현장 데이터를 깊이 이해하는 데에는 한계가 있다. 반면 버티컬 AI는 금융, 헬스케어, 제조, 식품, 유통처럼 특정 분야의 언어와 업무 흐름을 학습해 훨씬 높은 정확도와 실무 적합성을 제공한다. 예를 들어 식품 제조업체라면 식품 안전 규제 대응, 유통기한 자동 알림, 원재료 발주 최적화까지 지원하는 AI가 필요하다. 이런 기능은 범용 챗봇이 아니라 ‘식품산업 특화 에이전트’에서 가능하다.
버티컬 AI를 도입하고 고도화하는 길은 단번에 완성되지 않는다. 실제로 국내외 AI 선도 기업들의 사례를 보면, 다음과 같은 7단계 혁신 프로세스를 거쳐왔다.
첫째, 환경 분석과 방향 설정이다.
글로벌 AI 경쟁 구도, 산업별 규제, 기술 트렌드 같은 외부 환경을 분석하고, 내부 데이터·인프라·인력 역량을 점검한다. 이 과정에서 “범용 AI를 그대로 쓸 것인지, 산업 특화 AI를 개발할 것인지”의 전략 방향이 결정된다. (KPMG, 2024, AI Adoption Roadmap Report)
둘째, 도메인 정의와 특화 데이터 기획 단계다.
자사 산업과 경쟁력이 있는 분야를 정하고, 필요한 데이터의 범위와 성격을 설계한다. 예를 들어 헬스케어 기업이라면 의료 규제 준수, 환자 프라이버시, 임상 데이터 신뢰성을 모두 고려해야 한다.
(McKinsey & Company, 2023, The State of AI in 2023)
셋째, 데이터 확보와 구축이다.
내부 데이터를 정제하고 라벨링 하며, 외부 공공 데이터나 산업 협회, 파트너사와의 협력을 통해 데이터 풀을 확장한다. 데이터 공백이 있다면 직접 구축해야 한다. (과학기술정보통신부, 2025, K-소버린 AI 추진계획)
넷째, 모델 개발과 최적화 단계다.
범용 LLM에 특화 데이터를 파인튜닝해 sLLM 기반 모델을 만들고, 텍스트·이미지·음성·영상 등 멀티모달 처리를 구현한다. 이후 벤치마크와 검증용 데이터를 활용해 성능을 테스트하고 개선한다.
(한국인공지능산업협회, 2025, AI+X Top 100 선정 보고서)
다섯째, 서비스 설계와 산업 적용이다.
산업별 요구에 맞춘 기능을 설계하고, 기존 업무 프로세스에 자연스럽게 연계하며, UX를 최적화한다. 사용자가 신뢰하고 반복적으로 쓰게 만드는 경험 설계가 핵심이다. (BCG, 2024, Designing AI for Business Impact)
여섯째, 운영·모니터링·고도화 단계다.
실시간 모니터링을 통해 성능과 오류를 관리하고, 산업 변화와 규제 업데이트를 반영한다. 이 단계에서의 민첩성이 AI 경쟁력을 좌우한다. (Gartner, 2024, AI Maturity Model)
마지막으로, 정책·생태계 연계다.
정부 지원사업과 규제 샌드박스를 적극 활용하고, 산업 표준화와 데이터 공유를 통한 생태계 협력을 강화한다. 또한 국제 협력을 통해 해외 데이터·규범·문화까지 반영해 글로벌 시장 진출 기반을 마련한다.
(과기부·K-소버린 AI 프로젝트 자료, 2025)
버티컬 AI는 단순히 기술 프로젝트가 아니라, 기업의 비즈니스 모델과 경쟁 전략을 근본적으로 바꾸는 변화다. 이 7단계를 체계적으로 밟아간다면, AI 시대의 불확실성을 기회로 바꾸는 기업이 될 수 있다.
다가올 에이전트 AI 시대, 그리고 그 토대가 될 K-소버린 AI의 출범은 모든 기업에 분명한 메시지를 전한다. 범용 AI는 모두의 미래지만, 버티컬 AI는 우리 회사만의 생존 전략이다. 위기를 기회로 바꾸는 열쇠는, 결국 산업을 가장 잘 아는 우리의 손에 달려 있다.
